2019 한국데이터마이닝학회 춘계학술대회 - 이정훈

데이터마이닝학회
작성자
관리자
작성일
2020-03-12 13:46
조회
203

이번 춘계 데이터마이닝 학회의 주제는 사례를 통해 본 AI & BI’입니다주제에 걸맞게 다양한 분야의 사례에서 딥러닝이 이용된 발표를 들을 수 있었습니다얼마 전 NCsoft의 AI day에 참여했을 때 여러 대학의 연구실에서 하는 다양한 연구를 볼 수 있었습니다그 때는 새로운 방법론을 연구한 창의적인 여러 발표를 들을 수 있어서 좋았다면 이번 데이터마이닝 학회에서는 다양한 도메인에서 최신 방법론들이 어떻게 접목되며 뛰어난 성과를 낼 수 있는지를 볼 수 있어서 좋았습니다.

딥러닝을 이용해 특정 프로젝트를 진행할 때 가장 중요한 것은 domain knowledge라고 합니다데이터의 특성은 도메인마다 천차만별이며 그 특성을 모델에 잘 반영할 수 있어야 합니다이번 학회에서는 기상의학보안 등 다양한 분야에서 딥러닝이 적용된 사례를 들을 수 있었습니다저는 발표를 들으며 해당 프로젝트의 데이터가 어떤 도메인적 특징을 갖고 있으며 이 특징을 반영하기 위해 어떤 과정을 거쳤는지를 중점적으로 보며 들었습니다또한 최근 연구를 진행하고 있는 분야인 자연어처리에 대한 발표도 많이 있어 그 부분도 중점적으로 들었습니다제가 인상깊게 들었던 발표들은 다음과 같습니다.

[합성곱신경망을 이용한 태풍의 최대 풍속 산출]

고려대학교 산업경영공학과의 한성원 교수님 연구실에서 기상 데이터와 의학 데이터를 이용해 프로젝트를 진행한 것을 발표했습니다우선 기상 데이터는 국가기상센터와 함께 한 프로젝트로 해당 기관의 천리안 데이터를 이용했다고 나왔습니다각각 fast r-cnn을 이용해 태풍 중심 위치와 강도를 산출하는 모델그리고 태풍의 최대 풍속을 산출하는 모델이었습니다실제 기상 분야에서는 태풍의 식별과 정보 분석에 분석과의 주관이 많이 개입된다고 합니다그래서 객관적인 식별을 위한 모델이 필요해 연구를 진행했다고 합니다각각의 연구에는 태풍 이미지에서 bounding box를 그려야 할 필요가 있는데 이를 위해서 기상 도메인의 전문가와 협의해 좌표를 생성했다고 합니다이러한 소통 과정과 이를 통해 좋은 결과를 도출한 점이 인상 깊었습니다또한 천리안 데이터가 여러 채널로 이루어져 있어 이를 연구에 적용하기 위해 전처리를 한 과정도 인상깊었으며 추후 연구를 진행하며 참고할 수 있는 부분이 있다면 참고해야겠다고 생각했습니다.

[딥러닝을 활용한 x-ray 영상 pneumoconiosis(진폐증진단 보조 시스템 연구]

최근 의료계에서 딥러닝을 이용해 굉장이 좋은 결과들이 많이 나오는 것으로 알고 있습니다이번 주제 또한 딥러닝을 통해서 진폐증 진단에 도움을 주는 의료 분야의 주제입니다진폐증은 미국을 포함한 몇몇 국가에서 전문 판정단을 구성하여 판정하지만 국내에서는 그러한 판정단이 없으며 영상의학과 전문의 사이에서도 일치율이 적으며 이로 인한 소송비용 등이 많이 든다고 합니다본 연구에서는 CNN 기반 딥러닝 알고리즘을 개발해 진폐증 진단을 도우며 해당 알고리즘에 cam을 적용해 시각화 자료를 활용해 진단 보조 시스템을 만들었습니다의학 분야는 예측 결과가 진료와 직결되기에 매우 민감한 분야입니다따라서 딥러닝을 이용해 의사의 예측을 보조해주는 이러한 시스템을 만드는 것이 매우 합리적으로 느껴졌으며 흥미롭게 들었습니다.

['Occlusion을 적용한 Domain-Specific 감성 사전 자동 생성]

감성 label이 있는 문장에 단어마다 masking을 적용한 뒤 score의 차이를 이용해 감성사전을 만드는 주제였습니다최근 연구실에서 진행하는 semi-supervised 방법론 기반 감성사전 구축과 맞닿아있는 주제여서 흥미롭게 들었습니다최근 masking을 이용한 알고리즘이 자연어처리 분야에서 두각을 나타내고 있기 때문에 이를 다른 task에 적용해볼 수 있지 않을까라는 생각을 개인적으로 하고 있었는데 저의 생각과 딱 맞는 주제였기에 흥미로웠습니다문서 별 label만 제대로 주어진다면 효과적으로 감성사전 구축할 수 있는 좋은 방법론이라고 생각했습니다.

전반적으로 여러 흥미로운 주제를 들을 수 있어서 좋았습니다처음 학회를 참석하면서 다양한 도메인에 적용된 딥러닝 기술들을 볼 수 있겠다는 기대를 했었습니다이러한 기대를 충족할 수 있었을 뿐만 아니라 자연어에 대한 새로운 연구들도 볼 수 있어 굉장히 뜻깊은 시간이었습니다아울러 많은 연구실에서 치열하게 공부하고 연구하고 있다는 사실이 피부로 느껴졌습니다항상 초심을 잃지 말고 열심히 연구해야겠다고 생각했습니다

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